Application of Neural Networks in Predicting the Behavior of Complex Technical Systems

Abstract

The growing complexity of modern industrial, transportation, energy, and communication infrastructures has created an urgent need for advanced predictive tools capable of modeling and anticipating the behavior of complex technical systems. Traditional analytical and statistical approaches often struggle to capture nonlinear dependencies, dynamic interactions and high-dimensional data patterns inherent in such systems. Neural networks, with their ability to learn from large datasets and approximate complex nonlinear functions, have therefore become a key technology for enhancing predictive accuracy and supporting data-driven decisionmaking. Зростаюча складність сучасної промислової, транспортної, енергетичної та комунікаційної інфраструктури створила нагальну потребу в передових інструментах прогнозування, здатних моделювати та передбачати поведінку складних технічних систем. Традиційні аналітичні та статистичні підходи часто мають труднощі з фіксацією нелінійних залежностей, динамічних взаємодій та багатовимірних шаблонів даних, властивих таким системам. Нейронні мережі, завдяки своїй здатності навчатися на великих наборах даних та наближати складні нелінійні функції, стали ключовою технологією для підвищення точності прогнозування та підтримки прийняття рішень на основі даних.